timeseries模型【 = 】time series模型

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于timeseries模型的问题，于是小编就整理了4个相关介绍timeseries模型的解答，让我们一起看看吧。

面板数据与时间序列区别？

时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。时间序列数据可作季度数据、月度数据等细分，其中很有代表性的季度时间序列模型就是因为其数据具有四季一样变化规律，虽然变化周期不尽相同，但是整体的变化趋势都是按照周期变化的。

面板数据(Panel Data)，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。或者说他是一个m*n的数据矩阵，记载的是n个时间节点上，m个对象的某一数据指标，如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。

面板数据，即Panel Data，是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。

其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以把panel data译作“面板数据”。但是，如果从其内在含义上讲，把paneldata译

为“时间序列一截面数据”更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据(Time Series -CrossSection)”。

arima模型预测什么？

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach)预测方法 ，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。

其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。

ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

做malmquist模型怎么写数据？

一年一年的做， 或者你用malmquist模型，可以做面板数据的。 其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作"面板数据"。

但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为"时间序列-截面数据" 更能揭示这类数据的本质上的特点。

也有译作"平行数据"或"TS-CS数据(Time Series - Cross Section)"。

minitab时间序列图横坐标怎么设置？

在Minitab中，绘制时间序列图时，可以设置横坐标为时间，通常需要按照以下步骤完成：

1. 打开Minitab软件并加载数据集（包含时间序列数据）。

2. 从顶部菜单中选择"Graph"，并再次选择"Time Series Plot"，以打开时间序列图的绘制对话框。

3. 在第一个选项卡中，点击"Time Scale"并确保勾选了"Use Date/Time scale"，这将设置数据的横坐标为时间。

4. 在"Time Scale Options"中，选择从哪一个时间点开始，可以根据需要选择年、月、日、小时等时间单位。

5. 根据数据的时间间隔和样本大小修改间隔和刻度的设置，使之合适且清晰。

6. 在图表设置的其他选项中可针对数据进行修改，例如是否需要添加置信区间、哪些点需要标识等。

7. 点击"OK"按钮，时间序列图就会根据您的设置生成。

需要注意的是，在绘制时间序列图时，确保数据的采样频率连续，时间间隔相等，并按照其发生的时间顺序排列以获得最佳结果。

到此，以上就是小编对于timeseries模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于timeseries模型的4点解答对大家有用。